前言：MobileNetV2网络先升维后降维，在降维时使用线性激活函数，带残差的Inverted bottleck模块，防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
（图片来源网络，侵删）
回顾MobileNetV1的理论和MobileNetV2项目实战可查阅如下链接：
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解
（图片来源网络，侵删）
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNet项目实战——文末完整源码工程文件
MobileNetV2原文：
